Predictive High-Throughput Platform for Dual Screening of mRNA Lipid Nanoparticle Blood–Brain Barrier Transfection and Crossing

转染 纳米颗粒 吞吐量 血脑屏障 对偶(语法数字) 信使核糖核酸 化学 高通量筛选 细胞生物学 纳米技术 生物物理学 材料科学 计算机科学 生物 生物化学 神经科学 电信 基因 中枢神经系统 艺术 文学类 无线
作者
Emily L. Han,Marshall S. Padilla,Rohan Palanki,Dongyoon Kim,Kaitlin Mrksich,Jacqueline J. Li,Sophia Tang,Il‐Chul Yoon,Michael J. Mitchell
出处
期刊:Nano Letters [American Chemical Society]
卷期号:24 (5): 1477-1486 被引量:63
标识
DOI:10.1021/acs.nanolett.3c03509
摘要

Lipid nanoparticle (LNP)-mediated nucleic acid therapies, including mRNA protein replacement and gene editing therapies, hold great potential in treating neurological disorders including neurodegeneration, brain cancer, and stroke. However, delivering LNPs across the blood-brain barrier (BBB) after systemic administration remains underexplored. In this work, we engineered a high-throughput screening transwell platform for the BBB (HTS-BBB), specifically optimized for screening mRNA LNPs. Unlike most transwell assays, which only assess transport across an endothelial monolayer, HTS-BBB simultaneously measures LNP transport and mRNA transfection of the endothelial cells themselves. We then use HTS-BBB to screen a library of 14 LNPs made with structurally diverse ionizable lipids and demonstrate it is predictive of in vivo performance by validating lead candidates for mRNA delivery to the mouse brain after intravenous injection. Going forward, this platform could be used to screen large libraries of brain-targeted LNPs for a range of protein replacement and gene editing applications.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
英姑应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
刚刚
高冷水手应助科研通管家采纳,获得20
刚刚
刚刚
CodeCraft应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
共享精神应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
dennyzhou发布了新的文献求助10
刚刚
dew应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
1秒前
1秒前
小马甲应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
乐观秋荷应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
852应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
乐乐应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
1秒前
wanci应助科研通管家采纳,获得10
1秒前
塞纳发布了新的文献求助10
1秒前
ghx发布了新的文献求助10
2秒前
wanci应助余小胖采纳,获得10
2秒前
二三完成签到 ,获得积分10
3秒前
xiaoyu完成签到 ,获得积分10
3秒前
4秒前
害羞鬼完成签到,获得积分10
4秒前
科研通AI6.3应助chyang采纳,获得10
6秒前
7秒前
端庄的萝发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
yang完成签到,获得积分10
8秒前
luxis关注了科研通微信公众号
9秒前
您好完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
隐形曼青应助CooperLI采纳,获得10
10秒前
星辰大海应助CooperLI采纳,获得10
10秒前
bkagyin应助CooperLI采纳,获得10
11秒前
11秒前
田様应助wttys采纳,获得30
12秒前
无花果应助Kevin采纳,获得10
13秒前
乔乔发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Applied Min-Max Approach to Missile Guidance and Control 3000
Inorganic Chemistry Eighth Edition 1200
Free parameter models in liquid scintillation counting 1000
Standards for Molecular Testing for Red Cell, Platelet, and Neutrophil Antigens, 7th edition 1000
The Organic Chemistry of Biological Pathways Second Edition 800
The Psychological Quest for Meaning 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6316563
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8132634
关于积分的说明 17046384
捐赠科研通 5371892
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2851691
邀请新用户注册赠送积分活动 1829616
关于科研通互助平台的介绍 1681423